#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
EmoBot 同步对话反思服务 - 已注释以提升响应速度
此文件包含对话反思相关的服务，已全部注释
反思功能已禁用，节省约18秒响应时间
"""

# import json
# import logging
# from typing import Dict, Any
# from services.llm import LLMService

# logger = logging.getLogger(__name__)


# class ReflectionService:
#     """同步对话反思服务"""
#     
#     def __init__(self, llm_service: LLMService):
#         self.llm_service = llm_service
#         logger.info("ReflectionService initialized")
#     
#     async def reflect_on_response(
#         self, 
#         user_message: str, 
#         bot_response: str
#     ) -> Dict[str, Any]:
#         """
#         同步反思机器人回复
#         
#         Args:
#             user_message: 用户消息
#             bot_response: 机器人回复
#             
#         Returns:
#             Dict: 反思结果
#         """
#         
#         try:
#             logger.info(f"开始反思检查: 用户消息长度={len(user_message)}, 回复长度={len(bot_response)}")
#             
#             # 使用LLM分析回复质量
#             reflection_result = await self._analyze_response_quality(user_message, bot_response)
#             
#             # 记录反思结果
#             if reflection_result['needs_improvement']:
#                 logger.warning(f"回复质量问题: {reflection_result['issues']}")
#                 logger.info(f"改进建议: {reflection_result['suggested_improvement']}")
#             else:
#                 logger.info(f"回复质量良好: 满意度={reflection_result['satisfaction_score']}, 准确性={reflection_result['factuality_score']}")
#             
#             return reflection_result
#             
#         except Exception as e:
#             logger.error(f"反思检查失败: {e}")
#             return {
#                 'satisfaction_score': 0.5,
#                 'factuality_score': 0.5,
#                 'satisfaction_analysis': '反思检查失败',
#                 'factuality_analysis': '反思检查失败',
#                 'issues': ['反思检查失败'],
#                 'needs_improvement': True,
#                 'suggested_improvement': '请重新生成回复',
#                 'error': str(e)
#             }
#     
#     async def _analyze_response_quality(self, user_message: str, bot_response: str) -> Dict:
#         """
#         分析回复质量
#         
#         Args:
#             user_message: 用户消息
#             bot_response: 机器人回复
#             
#         Returns:
#             Dict: 分析结果
#         """
#         
#         prompt = f"""
#         请分析以下对话的回复质量：
#         
#         用户问题：{user_message}
#         机器人回复：{bot_response}
#         
#         请从以下两个维度分析：
#         
#         1. 是否满足用户请求（0-1分）：
#            - 是否回答了用户的问题？
#            - 是否提供了用户需要的信息？
#            - 是否理解了用户的意图？
#         
#         2. 是否存在事实性错误（0-1分）：
#            - 回复内容是否准确？
#            - 是否有错误信息？
#            - 是否有误导性内容？
#         
#         请以JSON格式返回：
#         {{
#             "satisfaction_score": 0.8,  // 是否满足用户请求 (0-1)
#             "factuality_score": 0.9,    // 事实性准确性 (0-1)
#             "satisfaction_analysis": "回复基本回答了用户问题，但可以更详细",
#             "factuality_analysis": "回复内容准确，没有明显错误",
#             "issues": ["回复过于简短", "缺少具体例子"],
#             "needs_improvement": true,
#             "suggested_improvement": "建议提供更详细的解释和具体例子"
#         }}
#         """
#         
#         try:
#             result = await self.llm_service.chat_completion([{"role": "user", "content": prompt}])
#             return self._parse_llm_response(result)
#         except Exception as e:
#             logger.error(f"LLM分析失败: {e}")
#             raise
#     
#     def _parse_llm_response(self, response: str) -> Dict:
#         """
#         解析LLM响应
#         
#         Args:
#             response: LLM原始响应
#             
#         Returns:
#             Dict: 解析后的结果
#         """
#         try:
#             # 尝试解析JSON
#             if response.strip().startswith('{'):
#                 return json.loads(response)
#             else:
#                 # 如果不是JSON格式，尝试提取JSON部分
#                 start = response.find('{')
#                 end = response.rfind('}') + 1
#                 if start != -1 and end != 0:
#                     json_str = response[start:end]
#                     return json.loads(json_str)
#                 else:
#                     raise ValueError("无法找到JSON格式的响应")
#         except Exception as e:
#             logger.error(f"解析LLM响应失败: {e}, 响应内容: {response}")
#             return {
#                 'satisfaction_score': 0.5,
#                 'factuality_score': 0.5,
#                 'satisfaction_analysis': '解析失败',
#                 'factuality_analysis': '解析失败',
#                 'issues': ['响应解析失败'],
#                 'needs_improvement': True,
#                 'suggested_improvement': '请重新生成回复'
#             }
